Multivariate Cox point processes

The Log-Gaussian Cox process is an important example of the use of spatial modeling and spatial statistics in practice. It is useful for describing many real-world situations, from modeling tree growth in the rainforests, to trying to understand the occurrence of precipitation and earthquakes, to ex...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Kuželová, Noemi
Other Authors: Dvořák, Jiří, Prokešová, Michaela
Format: Thesis
Language:English
Published: Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta 2022
Subjects:
Online Access:https://hdl.handle.net/20.500.11956/173723
id ftunivpraha:oai:https://dspace.cuni.cz:20.500.11956/173723
record_format openpolar
spelling ftunivpraha:oai:https://dspace.cuni.cz:20.500.11956/173723 2024-01-14T10:07:23+01:00 Multivariate Cox point processes Vícerozměrné Coxovy bodové procesy Kuželová, Noemi Dvořák, Jiří Prokešová, Michaela 2022 application/pdf application/zip https://hdl.handle.net/20.500.11956/173723 English en_US eng Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta http://hdl.handle.net/20.500.11956/173723 210638 bodový proces Coxův proces kótování vícerozměrný bodový proces point process Cox process marking multivariate point process diplomová práce 2022 ftunivpraha https://doi.org/20.500.11956/173723 2023-12-19T00:29:41Z The Log-Gaussian Cox process is an important example of the use of spatial modeling and spatial statistics in practice. It is useful for describing many real-world situations, from modeling tree growth in the rainforests, to trying to understand the occurrence of precipitation and earthquakes, to examining the expansion of the Greenland seal pop- ulation. In this work we focus mainly on the multivariate form of this point process. Specially in such form that allows to describe at the same time inhomogeneity, clus- tering and environmental effects in the investigated system. When the parameters of multivariate LGCP process are estimated, the minimum contrast method is usually used. However, we investigate the possibility of using composite likelihood estimation instead. We consider the composite likelihood criterion as a limit of the likelihoods in approxi- mating discrete models. We compare it with an established approach of constructing the composite likelihood based on multiplication of likelihoods for pairs of points. 1 Důležitým příkladem praktického využití prostorového modelování a prostorové statis- tiky je log-gaussovský Coxův proces. Je užitečný pro popis mnoha reálných situací, od modelování růstu stromů v deštných pralesech, přes snahu porozumět výskytu srážek a zemětřesení, až po zkoumání množení populace tuleňů grónských. Práce se zaměřuje především na vícerozměrnou formu tohoto bodového procesu. Speciálně v takové formě, jež ve zkoumaném systému umožňuje současně popsat nehomogenitu, shlukování a en- vironmentální vlivy. Když se odhadují parametry LGCP procesu, obvykle se využívá metoda minimálního kontrastu. My však zkoumáme možnost použít místo ní odhad pomocí složené věrohodnosti. Kritérium složené věrohodnosti uvažujeme jako limitu věrohodností aproximujících diskrétní modely. Tuto metodu porovnáváme se zavedeným přístupem založeným na násobení věrohodností dvojic bodů. 1 Department of Probability and Mathematical Statistics Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky ... Thesis Greenland Charles University CU Digital repository Cox Point ENVELOPE(-129.751,-129.751,53.133,53.133) Greenland
institution Open Polar
collection Charles University CU Digital repository
op_collection_id ftunivpraha
language English
topic bodový proces
Coxův proces
kótování
vícerozměrný bodový proces
point process
Cox process
marking
multivariate point process
spellingShingle bodový proces
Coxův proces
kótování
vícerozměrný bodový proces
point process
Cox process
marking
multivariate point process
Kuželová, Noemi
Multivariate Cox point processes
topic_facet bodový proces
Coxův proces
kótování
vícerozměrný bodový proces
point process
Cox process
marking
multivariate point process
description The Log-Gaussian Cox process is an important example of the use of spatial modeling and spatial statistics in practice. It is useful for describing many real-world situations, from modeling tree growth in the rainforests, to trying to understand the occurrence of precipitation and earthquakes, to examining the expansion of the Greenland seal pop- ulation. In this work we focus mainly on the multivariate form of this point process. Specially in such form that allows to describe at the same time inhomogeneity, clus- tering and environmental effects in the investigated system. When the parameters of multivariate LGCP process are estimated, the minimum contrast method is usually used. However, we investigate the possibility of using composite likelihood estimation instead. We consider the composite likelihood criterion as a limit of the likelihoods in approxi- mating discrete models. We compare it with an established approach of constructing the composite likelihood based on multiplication of likelihoods for pairs of points. 1 Důležitým příkladem praktického využití prostorového modelování a prostorové statis- tiky je log-gaussovský Coxův proces. Je užitečný pro popis mnoha reálných situací, od modelování růstu stromů v deštných pralesech, přes snahu porozumět výskytu srážek a zemětřesení, až po zkoumání množení populace tuleňů grónských. Práce se zaměřuje především na vícerozměrnou formu tohoto bodového procesu. Speciálně v takové formě, jež ve zkoumaném systému umožňuje současně popsat nehomogenitu, shlukování a en- vironmentální vlivy. Když se odhadují parametry LGCP procesu, obvykle se využívá metoda minimálního kontrastu. My však zkoumáme možnost použít místo ní odhad pomocí složené věrohodnosti. Kritérium složené věrohodnosti uvažujeme jako limitu věrohodností aproximujících diskrétní modely. Tuto metodu porovnáváme se zavedeným přístupem založeným na násobení věrohodností dvojic bodů. 1 Department of Probability and Mathematical Statistics Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky ...
author2 Dvořák, Jiří
Prokešová, Michaela
format Thesis
author Kuželová, Noemi
author_facet Kuželová, Noemi
author_sort Kuželová, Noemi
title Multivariate Cox point processes
title_short Multivariate Cox point processes
title_full Multivariate Cox point processes
title_fullStr Multivariate Cox point processes
title_full_unstemmed Multivariate Cox point processes
title_sort multivariate cox point processes
publisher Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta
publishDate 2022
url https://hdl.handle.net/20.500.11956/173723
long_lat ENVELOPE(-129.751,-129.751,53.133,53.133)
geographic Cox Point
Greenland
geographic_facet Cox Point
Greenland
genre Greenland
genre_facet Greenland
op_relation http://hdl.handle.net/20.500.11956/173723
210638
op_doi https://doi.org/20.500.11956/173723
_version_ 1788061782404759552